在放射學(xué)領(lǐng)域，關(guān)于人工智能 (AI) 的討論已經(jīng)司空見慣。許多人認(rèn)為人工智能，也稱為機(jī)器學(xué)習(xí)或深度學(xué)習(xí)，可以改善放射科醫(yī)生的操作，實(shí)現(xiàn)定量放射學(xué)，并幫助識(shí)別遺傳標(biāo)記。

放射科醫(yī)生是非?；钴S的醫(yī)學(xué)專家。任何錯(cuò)誤都是無(wú)法承受的。他們必須與廣泛的轉(zhuǎn)診醫(yī)療專業(yè)人員進(jìn)行溝通，包括神經(jīng)科醫(yī)生、泌尿科醫(yī)生、骨科專家等。他們必須時(shí)刻保持警惕。人工智能可以為這些過度勞累的放射科醫(yī)生提供什么來提高他們的表現(xiàn)?

人工智能對(duì)放射學(xué)有什么好處?

人工智能可以通過多種方式進(jìn)一步提高放射科醫(yī)生的技能。在本節(jié)中，我們將介紹其中的一些方法。這不是一個(gè)完整的列表。人工智能還有其他幾種方式可以幫助放射科醫(yī)生。稍后，我們將添加到該區(qū)域。

指定更具體的診斷

許多人工智能系統(tǒng)的目標(biāo)是提供更多信息。這可以通過量化與圖像相關(guān)的細(xì)節(jié)或通過放射學(xué)圖像注釋來完成，現(xiàn)在只進(jìn)行定性報(bào)告。或者，該軟件可以合并規(guī)范值，使醫(yī)生能夠?qū)⒒颊呓Y(jié)果與基于一般人群樣本的平均值進(jìn)行對(duì)比。

這個(gè)好處的問題是我們經(jīng)常不確定如何管理這些附加信息。特定值表示什么?當(dāng)患者顯著偏離一般人群時(shí)，這對(duì)診斷意味著什么?由于我們對(duì)量化信息的經(jīng)驗(yàn)有限，因此對(duì)于這些信息的含義或放射科醫(yī)生應(yīng)該做什么通常沒有規(guī)則(還沒有!)。

接受死記硬背的日常任務(wù)

人工智能并非精通所有領(lǐng)域。至少現(xiàn)在還沒有。人工智能現(xiàn)在可以處理的最佳任務(wù)是什么?課程很容易上手，我們有大量數(shù)據(jù)，不需要混合多種不同類型的輸入。因此，放射科醫(yī)生執(zhí)行許多簡(jiǎn)單的日常工作。這通常是指放射科醫(yī)生認(rèn)為最繁瑣的活動(dòng)或任務(wù)。

減少觀察者內(nèi)部和觀察者之間的差異

即使是具有最高水平培訓(xùn)和經(jīng)驗(yàn)的放射科醫(yī)生也可能有不同的診斷。經(jīng)過一整天的工作，任何新鮮事物都可以吸引早上精神煥發(fā)的人的眼球。此外，不同放射科醫(yī)師對(duì)研究結(jié)果的重視程度可能有所不同。

這對(duì)轉(zhuǎn)診醫(yī)生來說是一個(gè)挑戰(zhàn)，因?yàn)樗麄冊(cè)趯⑺兄R(shí)放在一起做出最終診斷時(shí)必須考慮這些差異。人工智能算法可以減少甚至消除放射科醫(yī)生報(bào)告中的這種差異。

人工智能如何幫助放射科醫(yī)生治療患者?

最好的患者結(jié)果是任何診斷程序的最終目標(biāo)。由于醫(yī)學(xué)成像是診斷過程中越來越重要的組成部分，它應(yīng)該具有與其他診斷程序相同的結(jié)果：患者的利益。

因此，我們應(yīng)該做試金石，確定放射科醫(yī)生用來評(píng)估圖片的任何人工智能工具從長(zhǎng)遠(yuǎn)來看是否對(duì)患者有益。表示，質(zhì)量和效率軸可用于概念化患者利益。兩者都在下面介紹。

改善患者結(jié)果的質(zhì)量改進(jìn)

人工智能具有巨大的潛力來提高我們現(xiàn)在使用的圖片閱讀的準(zhǔn)確性。例如，通過執(zhí)行未執(zhí)行的分析，因?yàn)榉派淇漆t(yī)生手動(dòng)執(zhí)行它們需要太長(zhǎng)時(shí)間。一個(gè)例子是器官的體積測(cè)量，其中用手描繪會(huì)太費(fèi)時(shí)，但可能會(huì)提高診斷的準(zhǔn)確性。

人工智能在推進(jìn)精準(zhǔn)醫(yī)療方面也發(fā)揮著重要作用。當(dāng)更多患者數(shù)據(jù)可用時(shí)，我們可以更準(zhǔn)確地評(píng)估哪些信息表明特定療法將改善患者預(yù)后?；颊邷贤ㄊ橇硪粋€(gè)可能受益于一些人工智能輸入的過程階段。

提高患者利益的有效性

盡管治療質(zhì)量水平至關(guān)重要，但如果診斷時(shí)間過長(zhǎng)，那么出色的護(hù)理將毫無(wú)用處。因此，效率和質(zhì)量應(yīng)該始終融合在一起。人工智能可以通過多種方式幫助提高生產(chǎn)力。耗時(shí)的手動(dòng)過程的自動(dòng)化有助于加速診斷過程。

選擇理想的醫(yī)學(xué)圖像注釋工具

毫無(wú)疑問，機(jī)器學(xué)習(xí)有可能徹底改變醫(yī)療保健行業(yè)。

廣泛的潛在應(yīng)用包括整個(gè)醫(yī)學(xué)成像生命周期，從圖像生成和分析到診斷和預(yù)后。

這些標(biāo)簽有時(shí)可能會(huì)用于機(jī)器學(xué)習(xí) (ML)。但是，它們的格式經(jīng)常與 ML 研究要求保持同步，例如缺少實(shí)例 ID、特征、標(biāo)簽隊(duì)列或Pytorch 或 TensorFlow 等深度學(xué)習(xí)框架的適當(dāng)形式。

通常建議與一家知名的醫(yī)療注釋公司合作，該公司之前花費(fèi)了必要的時(shí)間和精力來遵守成功的醫(yī)療 AI 項(xiàng)目所需的眾多數(shù)據(jù)格式、監(jiān)管法規(guī)和用戶體驗(yàn)。